HDR 视频肤色稳定：AE 曲线与 AWB 粘滞的协同设计

关键词：HDR 视频、Auto Exposure（AE）、Auto White Balance（AWB）、粘滞性（stability/stickiness）、肤色保护、HLG/PQ、面部ROI、亮度-色温联动、一次映射、Δh°/ΔE00、时域平滑、抗闪烁

摘要：
在移动端 HDR 视频中，肤色稳定性受 AE 曲线（亮度分配与高光保护）与 AWB 粘滞（色温/增益在时域的稳定）共同影响。若两者缺乏协同，会出现肤色跳变、白点漂移、肤色“塑料感”与高光断层等问题。本文面向研发，提出一套可工程落地的 AE×AWB 协同策略：以“中灰锚定 + 高光 roll-off”的 AE 曲线为主线，叠加“面部 ROI 权重 + 色温粘滞/惯性/滞回”的 AWB 控制；在 HLG/PQ 不同 EOTF 下给出参数化方案与时域滤波框架，并以 Δh°、ΔE00、Flicker 等量化指标做闭环评测与灰度发布。

1. 问题定义与目标

在 HDR 视频中，肤色稳定意味着：在不同光源与动态场景下，肤色色相（Hue）与明度/饱和（L/C）随时间变化可控，不因 AE（自动曝光）与 AWB（自动白平衡）相互牵扯而产生“跳色、泛塑料、忽冷忽暖”。根因通常来自三处耦合：
1）AE 曲线的中灰锚定与高光 roll-off 影响人脸 ROI 的亮度分配；
2）AWB 增益改变 RGB 通道能量分布，反过来影响 AE 的统计；
3）EOTF（PQ/HLG）与一次映射位置决定“先映射还是先增益”，稍有不慎就会二次映射或白点漂移。

1.1 可量化目标（研发门限）

指标	口径	目标（建议）
Δh°（肤色 P95）	OKLCh/IPT ROI，时序 1s 滑窗	≤ 3.5°
ΔE00（肤色 P95）	CIEDE2000	≤ 3.0
亮度相对误差 ΔL_rel（人脸 ROI）	与设定曝光点对比	≤ 3%
Flicker-L（灰卡/肤 ROI）	帧间低通 RMSE	≤ 0.02
AE/AWB 收敛时间	从场景变化到稳定	≤ 12–20 帧（30/60 fps）
端到端时延预算	统计→决策→应用	≤ 1 帧（优先单帧内闭环）

指标用作回归门与灰度发布触发条件，后续章节给出评测流程。

1.2 系统组件（UML 组件/类图）

1.3 每帧控制环（UML 时序图）

1.4 失配来源（活动图：诊断思路）


flowchart TD
  A[肤色不稳] --> B{Δh° 超阈?}
  B -- 是 --> B1[AWB 粘滞过低/无滞回]
  B -- 否 --> C{ΔL_rel 超阈?}
  C -- 是 --> C1[AE 曲线锚不一致/二次映射]
  C -- 否 --> D{Flicker 超阈?}
  D -- 是 --> D1[频闪防护失效/积分窗太短]
  D -- 否 --> E[检查 ROI 权重与人脸误检]

2. 链路建模：AE 曲线 × AWB 粘滞的作用边界

目标：把 AE 与 AWB 的数学对象与耦合点讲清楚，明确“谁先谁后”“谁影响谁”，从而给协同设计提供可调参数。

2.1 AE 曲线（HDR 友好的曝光函数）

中灰锚定：令线性亮度

0.18

x_a=0.18

xa=0.18 在映射后仍为

0.18

y_a=0.18

ya=0.18。

高光 roll-off：

[

]

[x_s,x_e]

[xs,xe] 内压缩，避免人脸高光“爆白”。

抗频闪：曝光时间

t 贴近电网周期（50/60Hz）的整数分数，优先用 ISO 微调。

目标函数（示意）：

KaTeX parse error: Undefined control sequence: * at position 5: EV^̲*̲=argmin_{EV}…

其中

L_{t}

Lt 为面部目标亮度（随 APL/肤色反射率微调）。

AE 决策流程（UML 活动图）


flowchart TD
  S[直方图/人脸ROI/APL/频闪] --> A[计算目标亮度 Lt]
  A --> B{频闪风险?}
  B -- 是 --> B1[限制 t= n/100(或120) s; 以 ISO 调节]
  B -- 否 --> C[EV 候选生成]
  C --> D[roll-off 约束下求解 EV*]
  D --> E[限速器(每帧步进≤ΔEVmax)]

2.2 AWB 粘滞（白点估计与时域稳定）

白点估计：在 肤色 ROI + 灰/白参考上求解白点

(

)

W=(R,G,B)

W=(R,G,B)，可在 LMS/XYZ 空间做约束。

粘滞/滞回：对色温/偏绿轴引入双时间常数与滞回带，抑制抖动：

slow

⋅

−

(

−

slow

)

⋅

fast

⋅

−

(

−

fast

)

⋅

g_{t}=alpha_{ ext{slow}}cdot g_{t-1}+(1-alpha_{ ext{slow}})cdot hat{g}_{t},quad g_{t}^{ ext{fast}}=alpha_{ ext{fast}}cdot g_{t-1}+(1-alpha_{ ext{fast}})cdot hat{g}_{t}

gt=αslow⋅gt−1+(1−αslow)⋅g^t,gtfast=αfast⋅gt−1+(1−αfast)⋅g^t

按变化幅度在两条支路间自适应混合。

异常剔除：在人脸 ROI 中对离群像素（饱和/投影外）做鲁棒估计（如 Huber）。

AWB 状态机（UML 状态图）

2.3 先后顺序与耦合点（模块边界）

顺序固定（推荐）：AE→AWB→一次映射（Tone）→Hue/Sat 保护。

AE 先把亮度落位；AWB 在线性域施加增益，确保白点稳定；一次映射只出现一次（系统若已做，应用禁用自身曲线）；Hue/Sat 仅做色彩保护，不改亮度。

耦合点：
1）AWB 增益改变通道能量 → 影响 AE 的直方图/MaxRGB；
2）AE 变更 EV 改变人脸 ROI 的 SNR → 影响 AWB 白点估计稳定性。

信号流与接口（块图/依赖图）


flowchart LR
  subgraph Stats
    H[Hist/APL] --> AE
    F[Face ROI] --> AE
    F --> AWB
  end
  AE -- EV,setpoint --> PIPE[曝光/增益]
  PIPE --> AWB
  AWB -- gains(R,G,B) --> TONEMAP
  TONEMAP -- onceMapping --> HUGUARD[Hue/Sat Guard]
  HUGUARD --> OUT[显示/编码]
  AWB -.反馈.-> AE

2.4 PQ vs HLG 的实现差异

维度	PQ（ST 2084）	HLG（BT.2100）	协同要点
参考系	显示参照（绝对亮度）	场景参照（系统伽马自适）	目标中灰需统一到视觉 18%
AE 锚点	中灰与 roll-off 更“硬”	更依赖显示侧系统伽马	AE 的 setpoint/roll-off 要与回放链一致
AWB 粘滞	对高光过饱和更敏感	对环境/峰值变化敏感	粘滞带/阈值要随 APL 与峰值自适
一次映射	应用/系统二选一	同左	坚守只做一次；其余仅色彩保护

3. AE 曲线设计：面向肤色的亮度分配（含可编译 C++）

目标：把人脸 ROI 稳定地放到目标亮度，同时避免高光断层与电网频闪造成的闪烁；并保证与后端 一次映射口径一致（中灰 0.18、统一 roll-off）。

3.1 AE 目标与代价函数

目标亮度：

(

APL

肤色反射率

场景类型

)

L_t = f( ext{APL}, ext{肤色反射率}, ext{场景类型})

Lt=f(APL,肤色反射率,场景类型)，常以中灰 0.18为基准，室内高 APL 轻降，逆光/人像轻升。候选 EV：围绕当前 EV 在

[
⁣

−
⁣

1.0

]

[!-!1.0, +1.0]

[−1.0,+1.0] EV（或设备许可范围）枚举。代价函数（选择最小）：

(

)

(

face

(

)

−

)

clip

(

)

flicker

(

)

mathcal{J}(EV)= w_1,(L_{ ext{face}}(EV)-L_t)^2 + w_2,phi_{ ext{clip}}(EV) + w_3,Delta EV^2 + w_4,phi_{ ext{flicker}}(t)

J(EV)=w1(Lface(EV)−Lt)2+w2ϕclip(EV)+w3ΔEV2+w4ϕflicker(t)

其中

clip

phi_{ ext{clip}}

ϕclip 为高光溢出惩罚（来自直方图上百分位预测），

flicker

phi_{ ext{flicker}}

ϕflicker 约束快门对 50/60 Hz 的整数分数；

Delta EV

ΔEV 为步进限速。

AE 决策流程（活动图）


flowchart TD
  S[统计: 直方图/人脸ROI/APL/频闪] --> C[生成 EV 候选: 当前±1EV]
  C --> Q{抗频闪?}
  Q -- 是 --> Q1[快门量化到 1/100 或 1/120 的分数
以 ISO 微调]
  Q -- 否 --> E[直接评估]
  Q1 --> E[评估每个候选的代价 J(EV)]
  E --> M[取 J 最小的 EV*]
  M --> L[限速 ΔEV ≤ 阈值]
  L --> O[输出: t, ISO, N (若可调)]

3.2 亮度预测与 roll-off（与一次映射同口径）

预测人脸亮度

face

(

)

L_{ ext{face}}(EV)

Lface(EV) 使用与渲染一致的锚定曲线（如 Anchored-Reinhard），避免 AE/渲染“口径分裂”。高光惩罚

clip

phi_{ ext{clip}}

ϕclip：使用直方图上 P99 亮度点，曝光缩放后若超过阈值（如 0.98）则按超出比例加罚。

C++（可编译，依赖 `<vector>`，无第三方库）


// ae_face_stable.h
#pragma once
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdint>

struct AEParams {
  float anchor = 0.18f;     // 中灰
  float kneeStart = 0.75f;  // roll-off 起点
  float kBase = 0.30f;      // Reinhard k 基线
  float wFace = 1.0f, wClip = 1.0f, wStep = 0.2f, wFlicker = 0.3f;
  float evStepMax = 0.20f;  // 每帧最大步进
  bool  antiFlicker = true; // 50/60Hz 护栏
  int   mainsHz = 50;       // 50 或 60
};

struct FrameStats {
  // 线性亮度直方图(0..1) 256 档；faceLuma 为人脸 ROI 平均/中位数
  std::vector<float> hist256; 
  float faceLumaMean = 0.18f;
  float APL = 0.25f;
};

struct ExposureOut {
  float EV;     // 相对 EV
  float t_s;    // 快门时间 s
  float ISO;    // ISO
  float score;  // 代价
};

// Anchored-Reinhard（与渲染同口径）
inline float reinhard_anchor(float x, float anchor, float k, float kneeStart) {
  x = std::max(0.f, std::min(1.f, x));
  if (x <= kneeStart) return x * (anchor / kneeStart);
  float f = (x * (1.f + k * x)) / (1.f + x);
  float fa = (anchor * (1.f + k * anchor)) / (1.f + anchor);
  float s = anchor / std::max(fa, 1e-6f);
  return std::max(0.f, std::min(1.f, s * f));
}

// 直方图 Pxx（0..1）
inline float hist_percentile(const std::vector<float>& h, float p01) {
  float sum = 0.f; for (auto v : h) sum += v;
  float target = p01 * sum, acc = 0.f;
  for (int i = 0; i < (int)h.size(); ++i) {
    acc += h[i];
    if (acc >= target) return (i + 0.5f) / h.size();
  }
  return 1.f;
}

// 快门量化到电网分数（1/100 或 1/120 的整数分数）
inline float quantize_shutter(float t_s, int mainsHz) {
  float base = (mainsHz == 50) ? 1.0f/100.0f : 1.0f/120.0f;
  int n = std::max(1, (int)std::round(t_s / base));
  return n * base;
}

// 从 EV 推导快门/ISO（固定光圈假设），并做抗频闪约束
inline void ev_to_t_iso(float EV, float t_ref, float ISO_ref, bool antiFlicker, int mainsHz,
                        float& t_s, float& ISO) {
  // EV 与曝光缩放关系：scale = 2^EV
  float scale = std::pow(2.f, EV);
  t_s = t_ref * scale; ISO = ISO_ref;
  if (antiFlicker) {
    float tq = quantize_shutter(t_s, mainsHz);
    ISO *= t_s / tq;  // 用 ISO 微调总曝光不变
    t_s = tq;
  }
}

// 评估候选 EV 的代价函数
inline float eval_cost(float EVcand,
                       const FrameStats& st, const AEParams& p,
                       float Lt, float EVprev,
                       float t_ref, float ISO_ref) {
  // 曝光缩放（线性）
  float scale = std::pow(2.f, EVcand);
  // 预测人脸亮度 -> 再过一次渲染口径（防口径分裂）
  float Lpred_lin = std::min(1.f, st.faceLumaMean * scale);
  float Lpred = reinhard_anchor(Lpred_lin, p.anchor, p.kBase, p.kneeStart);
  // 高光惩罚：P99 经曝光后是否超过 0.98
  float p99 = hist_percentile(st.hist256, 0.99f);
  float p99_after = std::min(1.f, p99 * scale);
  float clip = std::max(0.f, p99_after - 0.98f) * 20.f; // 超出 0.98 的幅度放大计罚
  // 步进代价
  float step = (EVcand - EVprev) * (EVcand - EVprev);
  // 抗频闪代价：越偏离量化快门，越罚（用近似）
  float t_s, ISO; 
  ev_to_t_iso(EVcand, t_ref, ISO_ref, p.antiFlicker, p.mainsHz, t_s, ISO);
  float base = (p.mainsHz == 50) ? 1.0f/100.0f : 1.0f/120.0f;
  float nf = t_s / base;
  float flicker_penalty = std::abs(nf - std::round(nf)); // 距离整数的偏差
  return p.wFace * (Lpred - Lt)*(Lpred - Lt) +
         p.wClip * clip +
         p.wStep * step +
         p.wFlicker * flicker_penalty;
}

// 主入口：返回最佳 EV 及量化后的 t/ISO
inline ExposureOut solve_face_ae(const FrameStats& st, const AEParams& p,
                                 float EVprev, float Lt,
                                 float t_ref, float ISO_ref) {
  ExposureOut best{EVprev, t_ref, ISO_ref, 1e9f};
  for (float d=-1.0f; d<=1.0001f; d+=0.05f) {
    float EVc = EVprev + d;
    float score = eval_cost(EVc, st, p, Lt, EVprev, t_ref, ISO_ref);
    if (score < best.score) {
      best.EV = EVc; best.score = score;
    }
  }
  // 限速
  float dEV = std::max(-p.evStepMax, std::min(p.evStepMax, best.EV - EVprev));
  best.EV = EVprev + dEV;
  ev_to_t_iso(best.EV, t_ref, ISO_ref, p.antiFlicker, p.mainsHz, best.t_s, best.ISO);
  return best;
}

调参建议（起点）

anchor=0.18, kneeStart=0.75, kBase=0.30；权重：wFace=1.0, wClip=1.0, wStep=0.2, wFlicker=0.3；evStepMax=0.2（30 fps 时 ≈6 帧内走 1 EV）。

4. AWB 粘滞策略：色温/增益的时域稳定（含可编译 C++）

目标：在面部 ROI 主导的前提下，白点估计鲁棒、粘滞且可控加速，避免忽冷忽暖与肤色 Δh° 抖动；并在光源突变时快速收敛。

4.1 管线与状态（顺序图）

4.2 粘滞与滞回（CCT–Tint 平面）

滞回带：

CCT

≤

120

Delta ext{CCT} le 120,mathrm{K}

ΔCCT≤120K 且

Tint

≤

0.003

Delta ext{Tint} le 0.003

ΔTint≤0.003 时进入 Stick；超出带宽或 ROI 丢失回到 Track/Reacquire。双时间常数：变化小用 慢通道（

slow

≈

0.95

alpha_{ ext{slow}}approx0.95

αslow≈0.95），突变时切 快通道（

fast

≈

0.6

alpha_{ ext{fast}}approx0.6

αfast≈0.6），并按幅度自适应混合。限速器：每帧 ΔCCT ≤ 200 K、ΔTint ≤ 0.005，避免 AWB 自己制造抖动。

4.3 C++ 实现（可编译；假设 ISP 提供 XYZ→CamRGB 矩阵）


// awb_sticky.h
#pragma once
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

struct WhitePoint {
  // xyY 表示；Y 可忽略（用色度即可）
  float x=0.3127f, y=0.3290f;
};

struct CamCalib {
  // 3x3 矩阵: CamRGB = M * XYZ (由标定提供)
  float M[9]; 
};

struct AWBParams {
  float hysteresisCCT = 120.f;    // K
  float hysteresisTint = 0.003f;  // Δu'v' 近似
  float alphaSlow = 0.95f;
  float alphaFast = 0.60f;
  float mixGain = 4.0f;           // 自适应混合强度
  float maxStepCCT = 200.f;       // 每帧最大变化
  float maxStepTint = 0.005f;
};

struct AWBState {
  float CCT_K = 6500.f;
  float tint  = 0.0f;   // 以 Δu'v' 近似
  float R=1.f, G=1.f, B=1.f;
  bool  stick = false;
};

// 近似: xy -> CCT (McCamy)，xy -> tint(与D65距离的符号投影)
inline float xy_to_CCT_McCamy(float x, float y){
  float n = (x - 0.3320f) / (y - 0.1858f);
  return 449.f * n*n*n + 3525.f * n*n + 6823.3f * n + 5520.33f;
}

// 近似 tint：与 D65 (0.3127,0.3290) 在 u'v' 平面的有符号距离
inline float xy_to_tint(float x, float y){
  auto xy2uv = [](float x, float y){
    float d = -2.f*x + 12.f*y + 3.f;
    float up = (4.f*x)/d, vp = (9.f*y)/d;
    return std::pair<float,float>(up, vp);
  };
  auto [u, v] = xy2uv(x,y);
  auto [ud, vd] = xy2uv(0.3127f, 0.3290f);
  return (v - vd); // 简化：只取 v' 方向作为 tint 近似
}

// Robust 中位数 + MAD
inline void robust_mean(std::vector<float>& xs, float& med, float& mad){
  if (xs.empty()) { med=0.f; mad=0.f; return; }
  std::nth_element(xs.begin(), xs.begin()+xs.size()/2, xs.end());
  med = xs[xs.size()/2];
  std::vector<float> dev(xs.size());
  for(size_t i=0;i<xs.size();++i) dev[i] = std::fabs(xs[i] - med);
  std::nth_element(dev.begin(), dev.begin()+dev.size()/2, dev.end());
  mad = dev[dev.size()/2] + 1e-6f;
}

// 由白点 xy 推 RGB 通道增益（CamRGB = M*XYZ；以 CamG 归一）
inline void gains_from_white_xy(const WhitePoint& wp, const CamCalib& calib,
                                float& gR, float& gG, float& gB) {
  float X = wp.x / wp.y;
  float Y = 1.0f;
  float Z = (1 - wp.x - wp.y) / wp.y;
  const float* M = calib.M;
  float R = M[0]*X + M[1]*Y + M[2]*Z;
  float G = M[3]*X + M[4]*Y + M[5]*Z;
  float B = M[6]*X + M[7]*Y + M[8]*Z;
  gR = G / std::max(R, 1e-6f);
  gG = 1.0f;
  gB = G / std::max(B, 1e-6f);
}

// 主更新：输入若干候选白点（来自肤色/灰卡/环境），输出粘滞后的增益
inline AWBState awb_update(const std::vector<WhitePoint>& candidates,
                           const CamCalib& calib,
                           const AWBParams& p,
                           const AWBState& prev) {
  // 1) 鲁棒聚合（对 x 与 y 分别做 median+MAD）
  std::vector<float> xs, ys; xs.reserve(candidates.size()); ys.reserve(candidates.size());
  for (auto& w: candidates) { xs.push_back(w.x); ys.push_back(w.y); }
  float mx, madx, my, mady; robust_mean(xs, mx, madx); robust_mean(ys, my, mady);

  // 剔除离群
  std::vector<WhitePoint> inliers; inliers.reserve(candidates.size());
  for (size_t i=0;i<candidates.size();++i) {
    if (std::fabs(xs[i]-mx) <= 3.f*madx && std::fabs(ys[i]-my) <= 3.f*mady)
      inliers.push_back(candidates[i]);
  }
  if (inliers.empty()) inliers = candidates;
  // 简化平均
  WhitePoint meanWP{};
  for (auto& w: inliers) { meanWP.x += w.x; meanWP.y += w.y; }
  meanWP.x /= inliers.size(); meanWP.y /= inliers.size();

  // 2) 转 CCT / tint（便于粘滞与限速）
  float CCTm = xy_to_CCT_McCamy(meanWP.x, meanWP.y);
  float tintm = xy_to_tint(meanWP.x, meanWP.y);

  // 3) 滞回判断
  float dC = std::fabs(CCTm - prev.CCT_K);
  float dT = std::fabs(tintm - prev.tint);
  bool stick = (dC <= p.hysteresisCCT && dT <= p.hysteresisTint);

  // 4) 双时间常数自适应混合
  float mag = std::max(dC / 500.f, dT / 0.01f);          // 归一化变化幅度
  float wFast = std::clamp(mag / (mag + p.mixGain), 0.f, 1.f); // 幅度越大越偏快
  float a = wFast * p.alphaFast + (1.f - wFast) * p.alphaSlow;

  // 5) 指数平滑（粘滞/Stick 时偏慢，不 Stick 时允许更快）
  float aStick = stick ? std::max(a, p.alphaSlow) : a;
  float CCTf = aStick * prev.CCT_K + (1.f - aStick) * CCTm;
  float tintf = aStick * prev.tint  + (1.f - aStick) * tintm;

  // 6) 限速（避免自激振荡）
  if (CCTf > prev.CCT_K + p.maxStepCCT) CCTf = prev.CCT_K + p.maxStepCCT;
  if (CCTf < prev.CCT_K - p.maxStepCCT) CCTf = prev.CCT_K - p.maxStepCCT;
  if (tintf > prev.tint + p.maxStepTint) tintf = prev.tint + p.maxStepTint;
  if (tintf < prev.tint - p.maxStepTint) tintf = prev.tint - p.maxStepTint;

  // 7) 回到 xy（近似反算，实际工程建议查表或用正规算法）
  // 这里使用简单近似：沿 D65 连线微移（小步近似）
  float dx = (CCTf - prev.CCT_K) * 1e-7f; // 非严格，仅作示例
  float dy = (tintf - prev.tint) * 0.02f;
  WhitePoint wpOut{ std::clamp(prev.CCT_K > 0 ? meanWP.x + dx : meanWP.x, 0.2f, 0.5f),
                    std::clamp(meanWP.y + dy, 0.2f, 0.5f) };

  // 8) 计算 RGB 增益
  float gR,gG,gB; gains_from_white_xy(wpOut, calib, gR,gG,gB);

  return AWBState{ CCTf, tintf, gR, gG, gB, stick };
}

调参建议（起点）

滞回：hysteresisCCT=120K, hysteresisTint=0.003；双时间常数：alphaSlow=0.95, alphaFast=0.60, mixGain=4.0；限速：maxStepCCT=200K, maxStepTint=0.005；标定矩阵 M 由 ISP/相机内参提供（CamRGB = M*XYZ），示例（需要用你机型的标定替换）：


CamCalib calib = { /* M */ 
  1.732f,-0.490f,-0.242f,
 -0.282f, 1.275f, 0.007f,
 -0.013f,-0.282f, 1.295f
};

4.4 面部优先与异常处理

ROI 权重：当人脸面积 > 全帧 5% 且置信度 > 阈值，用面部/肤色 ROI主导白点；否则回退至灰世界/环境光估计。饱和/高光剔除：ROI 内亮度 > 0.95 或接近传感器饱和的像素从白点估计中剔除。突变处理：一帧内 dCCT>1500K 或 dTint>0.02 → 进入 Reacquire：短时启用快速支路（alphaFast）并放宽限速 1.5×；3–5 帧后恢复正常。

AWB 粘滞状态机（补充）

4.5 与 AE 的接口（前馈/反馈）

前馈（AE→AWB）：AE 输出的目标 APL/人脸目标亮度传入 AWB，使 AWB 的鲁棒估计在合适曝光的像素上完成（避免欠/过曝光区域干扰）。反馈（AWB→AE）：当白点改变较大时，建议降低 AE 步进上限（例如 evStepMax 从 0.2 降到 0.1），等待 AWB 收敛，再恢复；避免二者同时大幅度动作导致肤色跳变。

联动流程（序列）

4.6 评测要点

使用 人脸 ROI 的 Δh°/ΔE00 与 Flicker-L（帧间低通 RMSE）观察 AWB 粘滞的抑抖效果；光源切换场景（A→D65、冷白→暖白、混光旋转）验证收敛时间与过冲；验证 AE×AWB 联动：当 AWB 处于 Reacquire 时，AE 的 evStepMax 应明显降低，过渡更平滑。

5. 协同控制：AE→AWB 前馈与 AWB→AE 反馈（含可编译 C++ Orchestrator）

目标：把第 3 章（AE）与第 4 章（AWB）拼到同一帧闭环里，确保“亮度—色温”联动可控、收敛快速且无抖动。下面给出可编译的最小 Orchestrator（C++14），调用前文 ae_face_stable.h 与 awb_sticky.h。

5.1 联动时序（UML）

5.2 Orchestrator（C++14，可编译）


// orchestrator.cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include "ae_face_stable.h"  // 来自第3章
#include "awb_sticky.h"      // 来自第4章

// ---- 用于演示的 ISP I/O Stub（工程内替换为真实 HAL 调用） ----
struct IspControls {
  float t_s = 1.0f/120.0f;
  float ISO = 200.f;
  float EV  = 0.f;
  float gR=1.f,gG=1.f,gB=1.f;
};

static void isp_apply_exposure(IspControls& ic, float t_s, float ISO, float EV){
  ic.t_s=t_s; ic.ISO=ISO; ic.EV=EV;
  std::cout << "[ISP] Exposure t="<<t_s<<"s ISO="<<ISO<<" EV="<<EV<<"
";
}

static void isp_apply_wb(IspControls& ic, float gR,float gG,float gB){
  ic.gR=gR; ic.gG=gG; ic.gB=gB;
  std::cout << "[ISP] WB Gains R="<<gR<<" G="<<gG<<" B="<<gB<<"
";
}

// ---- Orchestrator 参数 ----
struct OrchestratorParams {
  float faceLtBase = 0.18f;   // 目标面部亮度基线(中灰)
  float ltBoostBacklit = 0.03f; // 逆光轻升
  float ltReduceHighAPL = 0.02f;// 高APL轻降
  float awbLargeCCT = 800.f;    // 认为“AWB大变化”的阈值
  float awbLargeTint = 0.01f;
  float evStepReduced = 0.10f;   // 大变化时的 EV 限速
  float evStepNormal  = 0.20f;
};

// ---- Orchestrator 状态 ----
struct OrchestratorState {
  IspControls isp{};
  AEParams    aeP{};
  AWBParams   awbP{};
  AWBState    awbS{};
  float       EVprev = 0.f;
  float       t_ref  = 1.0f/120.0f;
  float       ISO_ref= 200.f;
};

// 依据 APL/场景微调目标 Lt
static float decide_face_target(float base, float apl, bool backlit) {
  float Lt = base;
  if (backlit) Lt += 0.03f;                  // 逆光抬一点
  if (apl > 0.6f) Lt -= std::min(0.03f, (apl-0.6f)*0.06f); // 高APL轻降
  return std::max(0.12f, std::min(0.24f, Lt));
}

// ---- 主更新（每帧调用） ----
struct FrameIn {
  FrameStats stats;                          // 直方图/人脸亮度/APL
  std::vector<WhitePoint> whiteCandidates;   // 白点候选(肤/灰/环境)
  bool backlit = false;
};

struct FrameOut {
  ExposureOut ae;
  AWBState    awb;
};

FrameOut orchestrator_tick(const FrameIn& in,
                           const OrchestratorParams& p,
                           OrchestratorState& st,
                           const CamCalib& calib) {
  FrameOut o{};

  // 1) 目标面部亮度 Lt（前馈给 AWB）
  float Lt = decide_face_target(p.faceLtBase, in.stats.APL, in.backlit);

  // 2) AE 求解（与渲染口径一致的锚/roll-off）
  o.ae = solve_face_ae(in.stats, st.aeP, st.EVprev, Lt, st.t_ref, st.ISO_ref);

  // 3) 计算“AWB 大变化”标志（使用上一帧状态 vs 候选均值）
  WhitePoint meanWP{};
  if (!in.whiteCandidates.empty()){
    for (auto&w: in.whiteCandidates){ meanWP.x+=w.x; meanWP.y+=w.y; }
    meanWP.x/=in.whiteCandidates.size(); meanWP.y/=in.whiteCandidates.size();
  } else { meanWP = {0.3127f,0.3290f}; }
  float CCTm = xy_to_CCT_McCamy(meanWP.x, meanWP.y);
  float Tintm= xy_to_tint(meanWP.x, meanWP.y);
  bool awbLarge = (std::fabs(CCTm - st.awbS.CCT_K) > p.awbLargeCCT) ||
                  (std::fabs(Tintm - st.awbS.tint)  > p.awbLargeTint);

  // 4) 若 AWB 大变化 → 暂时降低 AE 限速
  st.aeP.evStepMax = awbLarge ? p.evStepReduced : p.evStepNormal;

  // 5) AWB 粘滞更新（使用同一候选集）
  o.awb = awb_update(in.whiteCandidates, calib, st.awbP, st.awbS);

  // 6) 应用至 ISP（固定顺序：先曝光，再增益）
  isp_apply_exposure(st.isp, o.ae.t_s, o.ae.ISO, o.ae.EV);
  isp_apply_wb(st.isp, o.awb.R, o.awb.G, o.awb.B);

  // 7) 更新状态
  st.EVprev  = o.ae.EV;
  st.t_ref   = o.ae.t_s;
  st.ISO_ref = o.ae.ISO;
  st.awbS    = o.awb;

  return o;
}

// ---- Demo 主函数（编译演示用） ----
#ifdef ORCHESTRATOR_DEMO_MAIN
int main(){
  OrchestratorParams p{};
  OrchestratorState  st{};
  CamCalib calib = {  // 示例标定矩阵（请替换为实际相机）
    1.732f,-0.490f,-0.242f,
   -0.282f, 1.275f, 0.007f,
   -0.013f,-0.282f, 1.295f
  };

  // 构造假数据
  FrameIn in{};
  in.stats.hist256.assign(256, 1.0f);
  in.stats.faceLumaMean = 0.17f;
  in.stats.APL = 0.35f;
  in.whiteCandidates = { {0.340f,0.360f}, {0.330f,0.340f} };
  in.backlit = false;

  auto out = orchestrator_tick(in, p, st, calib);
  std::cout << "AE score=" << out.ae.score
            << " CCT~" << out.awb.CCT_K << " tint~" << out.awb.tint << "
";
  return 0;
}
#endif

构建示例（GCC/Clang）：
g++ -std=gnu++14 orchestrator.cpp -DORCHESTRATOR_DEMO_MAIN -o orch_demo

6. 肤色保护：Hue 带限与高光减饱和（GLSL，OKLab 口径）

目标：在一次映射之后、编码/显示之前，用轻量而可控的方式保护肤色的色相（Hue）与高光饱和，且不改变亮度，避免产生“塑料感”或与 AE 口径冲突。

6.1 放置位置（管线）


flowchart LR
  A[线性合成] --> B[AE/AWB (线性域)]
  B --> C[一次映射 Tone (仅一次)]
  C --> D[色域: 2020→P3→sRGB]
  D --> E[Hue 带限 + 高光减饱和]:::safe
  E --> F[编码/显示]
  classDef safe fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff,stroke-width:1px;

6.2 参数建议（起点）

参数	建议值	说明
`skinHueDeg`	28°	肤色中心（OKLab 空间）
`bandDeg`	3.5°	允许波动（Δh° 门限对齐评测）
`softDeg`	1.0°	软夹带，避免硬拐点
`desatAlpha`	0.20–0.30	高光减饱和强度
`desatStartLuma`	0.80	亮度阈值（线性/相对）

6.3 GLSL（OpenGL ES 3.0，可直接集成）

输入：线性 sRGB（已完成 Tone 和色域变换）。只改 色相/饱和，不改亮度。


#version 300 es
precision highp float;

// ---- OKLab from linear sRGB ----
// 参照 Björn Ottosson Oklab 公式
vec3 oklab_from_linear_srgb(vec3 c){
    // 线性 sRGB -> LMS'
    float l = 0.4122214708*c.r + 0.5363325363*c.g + 0.0514459929*c.b;
    float m = 0.2119034982*c.r + 0.6806995451*c.g + 0.1073969566*c.b;
    float s = 0.0883024619*c.r + 0.2817188376*c.g + 0.6299787005*c.b;
    float l_ = pow(max(l,0.0), 1.0/3.0);
    float m_ = pow(max(m,0.0), 1.0/3.0);
    float s_ = pow(max(s,0.0), 1.0/3.0);
    float L = 0.2104542553*l_ + 0.7936177850*m_ - 0.0040720468*s_;
    float a = 1.9779984951*l_ - 2.4285922050*m_ + 0.4505937099*s_;
    float b = 0.0259040371*l_ + 0.7827717662*m_ - 0.8086757660*s_;
    return vec3(L,a,b);
}

vec3 linear_srgb_from_oklab(vec3 lab){
    float L = lab.x, a = lab.y, b = lab.z;
    float l_ = pow(L + 0.3963377774*a + 0.2158037573*b, 3.0);
    float m_ = pow(L - 0.1055613458*a - 0.0638541728*b, 3.0);
    float s_ = pow(L - 0.0894841775*a - 1.2914855480*b, 3.0);
    float r =  4.0767416621*l_ - 3.3077115913*m_ + 0.2309699292*s_;
    float g = -1.2684380046*l_ + 2.6097574011*m_ - 0.3413193965*s_;
    float b2=  0.0044210514*l_ - 0.7034186147*m_ + 1.6989859403*s_;
    return clamp(vec3(r,g,b2), 0.0, 1.0);
}

// 角度环绕到 [-PI, PI]
float wrapPi(float x){
    const float PI = 3.14159265358979323846;
    x = mod(x + PI, 2.0*PI);
    if (x < 0.0) x += 2.0*PI;
    return x - PI;
}

// 以 center 为中心夹带 hue（弧度），带宽 band，软边 soft
float clampHueSoft(float phi, float center, float band, float soft){
    float d = wrapPi(phi - center);
    float ad = abs(d);
    float t = smoothstep(band, band + soft, ad); // 超出带宽才逐渐收拢
    float target = center + clamp(d, -band, band);
    return mix(phi, target, t);
}

// 高光减饱和（不改亮度）
vec3 highlight_desat_oklab(vec3 lab, float desatAlpha, float Lstart){
    float L = lab.x;
    float w = smoothstep(Lstart, 1.0, L);
    float a = lab.y * (1.0 - desatAlpha * w);
    float b = lab.z * (1.0 - desatAlpha * w);
    return vec3(L, a, b);
}

// ---- 主入口：线性 sRGB → OKLab Hue 保护 → 线性 sRGB ----
uniform float uSkinHueDeg;    // 28
uniform float uBandDeg;       // 3.5
uniform float uSoftDeg;       // 1.0
uniform float uDesatAlpha;    // 0.25
uniform float uDesatStart;    // 0.80

in vec2 vTex;
uniform sampler2D uTex;       // 已一次映射 + 色域到 sRGB(线性)
layout(location=0) out vec4 outColor;

void main(){
    vec3 rgbLin = texture(uTex, vTex).rgb;

    // OKLab
    vec3 lab = oklab_from_linear_srgb(rgbLin);

    // Hue 夹带（保持 L 与 C）
    float h = atan(lab.z, lab.y);            // [-PI,PI]
    float C = length(lab.yz);                // Chroma
    float center = radians(uSkinHueDeg);
    float band   = radians(uBandDeg);
    float soft   = radians(uSoftDeg);
    float h2 = clampHueSoft(h, center, band, soft);
    vec2 ab2 = C * vec2(cos(h2), sin(h2));
    lab.y = ab2.x; lab.z = ab2.y;

    // 高光减饱和（仅改 a,b）
    lab = highlight_desat_oklab(lab, uDesatAlpha, uDesatStart);

    // 回到线性 sRGB（亮度不变）
    vec3 outLin = linear_srgb_from_oklab(lab);
    outColor = vec4(outLin, 1.0);
}

对位说明

该模块放在 Tone Mapping 之后、编码前；不改变明度（OKLab 的 L），只对 a/b 做夹带与减饱和；与第 3 章 AE 的中灰锚定与roll-off口径一致，避免“保护肤色时顺带改了亮度”；若设备仅支持 GLES2.0，可将 pow(x,1.0/3.0) 替换为 cbrt 近似（exp(log(x)/3.0)）并注意数值稳定。

6.4 触发—动作（运行时）

触发	动作
人脸 ROI 置信度高且占比 > 5%	开启 Hue 带限（`band=3.5°`），高光减饱和（`α=0.25`）
高光占比 > 15%	提前减饱和（`Lstart: 0.75→0.70`）
无人脸或 ROI 低置信	关闭 Hue 带限，仅保高光减饱和或全关
Δh°（1s 滑窗）> 3.5°	增大 `softDeg` 到 2°，以更柔的收敛

7. 评测体系：Δh° / ΔE00 / Flicker 的主客观一致性

7.1 数据与 ROI

数据集：人像（多肤色）/天空渐变/室内混光/霓虹逆光/频闪环境/光源切换（A↔D65、冷白↔暖白），各 ≥ 50 段，时长 3–5 s。ROI：人脸（皮肤）、灰阶卡、天空；无标注时用通用人脸分割/关键点推断生成二值 Mask，叠 3–5 帧做时域稳定。


flowchart TD
  A[HDR 视频片段] --> B[对齐: 同帧/同曝光版本]
  B --> C[生成 ROI: 肤/灰/天]
  C --> D[线性化: PQ/HLG→线性 sRGB]
  D --> E[逐帧指标: Δh°, ΔE00, ΔL_rel, Flicker]
  E --> F[汇总: P95/均值/过冲&收敛时间]

7.2 指标与门限（建议）

指标	定义	目标（P95 或均值）
Δh°（肤 ROI）	OKLab/OKLCh 色相角差	≤ 3.5°
ΔE00（肤 ROI）	CIEDE2000	≤ 3.0
ΔL_rel（肤 ROI）	相对亮度误差	≤ 3%
Flicker-L	帧间低通 RMSE（灰/肤）	≤ 0.02
收敛时间	光源/场景突变→稳定	≤ 12–20 帧
过冲	突变后最大偏差/稳态	≤ 25%

Δ 指“视图路径”与“编码回放/导出路径”或 A/B 策略之间的差异。

7.3 Python 评测脚本（可运行，`numpy` 即可）


# eval_skin_stability.py
import numpy as np

# ---- 色彩工具 ----
def srgb_to_linear(rgb):
    a = 0.055
    return np.where(rgb<=0.04045, rgb/12.92, ((rgb+a)/(1+a))**2.4).astype(np.float32)

def oklab_from_lin_srgb(rgb):
    M1 = np.array([[0.4122214708,0.5363325363,0.0514459929],
                   [0.2119034982,0.6806995451,0.1073969566],
                   [0.0883024619,0.2817188376,0.6299787005]], np.float32)
    lms = rgb @ M1.T
    l_, m_, s_ = np.cbrt(np.clip(lms, 0, None).T)
    L = 0.2104542553*l_ + 0.7936177850*m_ - 0.0040720468*s_
    a = 1.9779984951*l_ - 2.4285922050*m_ + 0.4505937099*s_
    b = 0.0259040371*l_ + 0.7827717662*m_ - 0.8086757660*s_
    return np.stack([L,a,b], -1)

def deltaE2000(lab1, lab2):
    L1,a1,b1 = lab1[...,0], lab1[...,1], lab1[...,2]
    L2,a2,b2 = lab2[...,0], lab2[...,1], lab2[...,2]
    kL=kC=kH=1.0
    C1=np.sqrt(a1*a1+b1*b1); C2=np.sqrt(a2*a2+b2*b2)
    Cm=0.5*(C1+C2); G=0.5*(1-np.sqrt((Cm**7)/((Cm**7)+(25**7))))
    a1p=(1+G)*a1; a2p=(1+G)*a2
    C1p=np.sqrt(a1p*a1p+b1*b1); C2p=np.sqrt(a2p*a2p+b2*b2)
    h1p=(np.degrees(np.arctan2(b1,a1p))%360.0); h2p=(np.degrees(np.arctan2(b2,a2p))%360.0)
    dLp=L2-L1; dCp=C2p-C1p
    dhp=h2p-h1p; dhp=np.where(dhp>180,dhp-360,dhp); dhp=np.where(dhp<-180,dhp+360,dhp)
    dHp=2*np.sqrt(C1p*C2p)*np.sin(np.radians(dhp)/2)
    Lpm=0.5*(L1+L2); Cpm=0.5*(C1p+C2p)
    hp_sum=h1p+h2p; Hpm=np.where(np.abs(h1p-h2p)>180,(hp_sum+360)/2,hp_sum/2)
    T=1-0.17*np.cos(np.radians(Hpm-30))+0.24*np.cos(np.radians(2*Hpm)) 
      +0.32*np.cos(np.radians(3*Hpm+6))-0.20*np.cos(np.radians(4*Hpm-63))
    Sl=1+(0.015*(Lpm-50)**2)/np.sqrt(20+(Lpm-50)**2); Sc=1+0.045*Cpm; Sh=1+0.015*Cpm*T
    Rt=-2*np.sqrt((Cpm**7)/((Cpm**7)+(25**7))) * np.sin(np.radians(60*np.exp(-((Hpm-275)/25)**2)))
    return np.sqrt((dLp/Sl)**2 + (dCp/Sc)**2 + (dHp/Sh)**2 + Rt*(dCp/Sc)*(dHp/Sh)).astype(np.float32)

# ---- 指标 ----
def hue_deg_oklab(lab): return np.degrees(np.arctan2(lab[...,2], lab[...,1]))%360.0
def luma_lin(rgb): return 0.2126*rgb[...,0]+0.7152*rgb[...,1]+0.0722*rgb[...,2]

def eval_pair(view_sdr_01, export_sdr_01, mask_skin=None, mask_gray=None):
    A = srgb_to_linear(view_sdr_01); B = srgb_to_linear(export_sdr_01)
    labA, labB = oklab_from_lin_srgb(A), oklab_from_lin_srgb(B)
    # ROI
    if mask_skin is None: mask_skin = np.ones(A.shape[:2], bool)
    skin = mask_skin.astype(bool)
    # Δh°
    hA, hB = hue_deg_oklab(labA), hue_deg_oklab(labB)
    dh = np.abs(((hB-hA+180)%360)-180)[skin]
    # ΔE00
    dE = deltaE2000(labA, labB)[skin]
    # ΔL_rel
    LA, LB = luma_lin(A), luma_lin(B)
    dLr = np.abs(LA-LB)/(np.maximum(LB,1e-6))
    return {
        "dHue_skin_P95": float(np.percentile(dh,95)),
        "dE00_skin_P95": float(np.percentile(dE,95)),
        "dL_rel_skin_P95": float(np.percentile(dLr[skin],95)),
    }

def flicker_rmse(series, win=3):
    # 简单低通→残差RMSE
    x = np.asarray(series, np.float32)
    ker = np.ones(win, np.float32)/win
    pad = (win-1)//2
    xpad = np.pad(x, (pad,pad), mode='edge')
    smooth = np.convolve(xpad, ker, mode='valid')
    return float(np.sqrt(np.mean((x-smooth)**2)))

def step_response(series, tol=0.02):
    """返回过冲比例与收敛帧数（到稳态±tol）"""
    x = np.asarray(series, np.float32)
    target = np.median(x[-10:])  # 后段稳态
    peak = np.max(np.abs(x-target))
    overshoot = float((peak - np.abs(x[0]-target)) / (np.abs(target)+1e-6))
    # 收敛帧
    for i in range(len(x)):
        if np.all(np.abs(x[i:]-target) <= tol*np.abs(target+1e-6)):
            return overshoot, i
    return overshoot, len(x)

7.4 CI/Gate（示例）


THR = {"dHue_skin_P95":3.5, "dE00_skin_P95":3.0, "dL_rel_skin_P95":0.03,
       "flicker_L":0.02, "overshoot":0.25, "settle_frames":20}

def gate(metrics):
    bad = {k:(metrics[k],THR[k]) for k in THR if metrics.get(k,0) > THR[k]}
    return "PASS" if not bad else ("FAIL", bad)

8. 工程落地与常见问题

8.1 端侧实现与预算

时延：控制“统计→决策→应用”≤1 帧；AE/AWB 的更新在上一帧统计基础上对下一帧生效。功耗：ROI/直方图在 ISP/硬件统计口径优先；CPU 仅做轻量融合；OKLab/Hue 保护放 GPU（片元级）。内存：统计/ROI 用 half 精度，中间缓冲不落盘；长序列指标按滑窗计算。


flowchart LR
  ISP[ISP统计] --> CPU[AE/AWB决策]
  CPU --> GPU[一次映射 + Hue保护]
  GPU --> OUT[显示/编码]
  CPU --> LOG[轻量日志(参数/指标)]

8.2 远程配置与灰度（YAML 模板）


version: "SkinStable-1.2"
ae:
  anchor: 0.18
  knee_start: 0.75
  k_base: 0.30
  ev_step_normal: 0.20
  ev_step_reduced: 0.10
  anti_flicker: true
  mains_hz: 50
awb:
  hysteresis_cct: 120
  hysteresis_tint: 0.003
  alpha_slow: 0.95
  alpha_fast: 0.60
  mix_gain: 4.0
  max_step_cct: 200
  max_step_tint: 0.005
hue_guard:
  skin_hue_deg: 28
  band_deg: 3.5
  soft_deg: 1.0
  desat_alpha: 0.25
  desat_start: 0.80
gates:
  dHue_skin_P95: 3.5
  dE00_skin_P95: 3.0
  dL_rel_skin_P95: 0.03
  flicker_L: 0.02
  overshoot: 0.25
  settle_frames: 20
fallback:
  disable_hue_guard_no_face: true
  reduce_ev_step_on_awb_jump: true

8.3 灰度节奏（Gantt）

回滚触发

连续 1 小时内 dHue_skin_P95>3.8° 或 flicker_L>0.025；同 SOC/ROM 报错集中；用户低星（观感偏冷/偏黄/闪烁）较基线升高 > 0.5%。

8.4 运行日志字段（排障友好）

类别	字段	示例
AE	`EV_prev/EV_out`, `Lt`, `APL`, `p99_after`, `t_s`, `ISO`, `anti_flicker`	0.1→0.25, 0.19, 0.42, 0.96, 1/120, 320, on
AWB	`CCT_in/out`, `tint_in/out`, `stick`, `gR/gG/gB`	5600→5750, 0.002→0.003, true, 1.12/1.0/0.93
Hue	`Δh°_1s_P95`, `desat_alpha`	2.8°, 0.25
事件	`scene_change`, `backlit_flag`	yes, false

8.5 故障模式与修复

症状	可能根因	修复要点
肤色忽冷忽暖	AWB 粘滞不足/滞回带过窄	提高 `alphaSlow` 与 `hysteresisTint`；限速 `max_step_tint`
高光塑料感	高光减饱和不足/时间位置靠前	提高 `desat_alpha`；确保在 Tone 之后执行
闪烁	抗频闪禁用/曝光步进大	启用 `anti_flicker`；降 `ev_step_max`
亮度与色相一起跳	AE 与 AWB 同时大步进	开启 `reduce_ev_step_on_awb_jump`
白点漂移	ROI 误检/高光参与估计	饱和剔除；人脸置信度门限；鲁棒滤波

8.6 排查流程（Mermaid）


flowchart TD
  A[肤色异常样本] --> B{Δh° or ΔL?}
  B -- Δh° --> B1[看 CCT/tint 轨迹: 是否抖动/过冲]
  B1 -->|抖动| S1[增 hysteresis/限速]
  B1 -->|过冲| S2[提高 alphaSlow/减 mixGain]
  B -- ΔL --> C1[检查 AE 限速/二次映射]
  C1 -->|系统已Tone| S3[应用禁用 Tone, 仅色彩保护]
  C1 -->|步进过大| S4[降 ev_step_max]
  S1 & S2 & S3 & S4 --> D[复测 Δh°/ΔE00/Flicker]

8.7 性能注意点

ROI 统计放 ISP；CPU 做中值+MAD鲁棒聚合；OKLab 转换与 Hue 保护放 GPU（片元着色器），对 1080p@60 的额外开销可控制在可接受水平（与一次映射合并 Pass）；频闪护栏用快门量化 + ISO 微调，避免 EV 振荡。

8.8 产物与对齐

回放与导出共享同一套 AE 锚/roll-off 口径与Hue 保护参数；缓存并版本化参数（如上 YAML）；Gate 不通过自动回滚上一版本；关键帧记录“前/后 1 s”参数轨迹，便于复盘。

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